产品指南
生态对接
AI 生态

AI 生态集成

为什么需要 AI 生态集成？

随着人工智能技术的快速发展，数据成为 AI 应用的核心要素。ProtonBase 通过与 AI 生态的深度集成，为用户提供了以下核心价值：

  1. 数据驱动的 AI 应用 - 为 AI 模型训练和推理提供高质量数据支持
  2. 实时决策能力 - 支持实时数据查询，为 AI 应用提供即时响应
  3. 简化开发流程 - 通过标准 PostgreSQL 接口与 AI 框架集成
  4. 降低集成成本 - 利用现有 PostgreSQL 生态，减少定制开发

支持的 AI 集成方案

ProtonBase 支持原生的 PostgreSQL 生态，可以与多种 AI 平台和框架对接：

MCP (Model Compute Platform) Server 集成

ProtonBase 可以与主流的 MCP Server 对接，支持模型训练和推理服务：

  • 模型训练数据准备 - 通过 SQL 查询准备训练数据集
  • 特征工程 - 利用数据库内置函数进行数据预处理
  • 模型评估 - 存储和查询模型评估结果
  • 在线推理 - 为在线服务提供低延迟数据查询

主流 AI 框架集成

通过 PostgreSQL 兼容接口，ProtonBase 可以与以下 AI 框架集成：

  • TensorFlow - Google 的机器学习框架
  • PyTorch - Facebook 的深度学习框架
  • Scikit-learn - Python 的机器学习库
  • XGBoost - 梯度提升框架

集成示例

使用 Python 连接 ProtonBase 进行数据处理

import psycopg2
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
# 连接到 ProtonBase
conn = psycopg2.connect(
    host="your-protonbase-host",
    port=5432,
    database="your-database",
    user="your-username",
    password="your-password"
)
 
# 查询训练数据
query = "SELECT feature1, feature2, label FROM training_data"
df = pd.read_sql_query(query, conn)
 
# 数据预处理
X = df[['feature1', 'feature2']]
y = df['label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
 
# 关闭连接
conn.close()

最佳实践

  1. 数据版本控制 - 使用时间戳或版本号管理训练数据集
  2. 查询性能优化 - 为频繁查询的字段创建索引
  3. 安全访问控制 - 为不同的 AI 应用配置独立的访问权限
  4. 监控和日志 - 记录 AI 应用的数据访问模式和性能指标
MetabaseMCP Server